SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。     

城市轨道交通换乘节点与网络运行效率关系研究

换乘节点是城市轨道交通不同线路间转乘的必经场所,对城市轨道交通系统运行有重要影响.本文基于复杂网络理论,将平均路径长度、网络局部效率和网络全局效率作为网络运行效率的评价指标,研究了换乘节点比例、换乘节点衔接线路数及换乘节点分布与网络运行效率的变化关系.研究表明,网络平均路径长度随换乘节点比例、换乘节点衔接线路数增加呈幂函数降低;网络局部效率随换乘节点比例增加呈指数下降,网络全局效率随换乘节点比例增加呈对数增加且换乘效率越高,增长越明显;换乘节点衔接线路数的增加会降低网络局部效率,增加网络全局效率;换乘节点在各线路分布越均匀,网络全局效率越高.     

考虑能源消耗的城际列车运行速度优化

在考虑能源消耗以及城际列车与公路大巴和私家车客流竞争关系的基础上,以铁路运输部门收入最大化和城际旅客出行广义费用最小化为优化目标,以运输供给、列车到发时间以及列车数为约束条件,建立连接2个中心城市的城际列车运行速度的多目标非线性优化模型,并借助Matlab软件实现基于模糊折中规划的求解算法.分析旅客时间价值和最小上座率2个参数的变化对城际列车最优运行速度的影响.算例结果表明:在考虑列车的运行能耗后,城际列车的最优运行速度随旅客时间价值的提高呈上升趋势,随最小上座率的提高呈下降趋势;在一定的经济发展水平下,列车过高的运行速度并不能减少城际旅客出行的广义费用,反而造成列车运行能耗的大量增加.     

考虑地铁站点多方式接驳范围的接运网络配流模型

以接运地铁站点的多方式接驳网络内出行者接驳方式选择行为为研究对象,改进既有接驳时间费用的计算方法.本文考虑地铁站点不同接驳方式的接驳范围对出行者选择行为的影响,建立基于Logit-SUE的多方式接驳网络配流模型,并通过算例证明了模型的可行性和有效性.进而分析出行者对路径阻抗感知系数θ、接驳距离增加系数β和共享单车停车位设置距离l?_bike对配流结果的影响.结果表明：θ越大,配流结果随机性越弱,实际阻抗越小的接驳方式选择概率越大;β越大,接驳距离越长,步行方式选择概率越小,自行车方式选择概率先增大后减小,而公交方式选择概率则逐渐增大;l?_bike越大,自行车方式选择概率越小,公交和步行方式选择概率则越大,且随着β的逐渐增大,l?_bike对自行车接驳方式选择概率的影响程度先增加后减小.